基于Matlab的數(shù)字圖像處理

1基于matlab的數(shù)字圖像處理主要內(nèi)容1.圖像的基本概念2.數(shù)字圖像的類型3.圖像與圖像數(shù)字化過程4.基于matlab的圖像處理的方法5.基于matlab和CVI的一個小例子21.圖像的概念1.1圖像的表示

當(dāng)我們從某點觀察某一景象時，物體所發(fā)出的光線(發(fā)光物的輻射光或物體受光源照射后反射或透射的光)進(jìn)入人眼，在人眼的視網(wǎng)膜上成象，這就是人眼所看到的客觀世界，我們稱之為景象。這個“象”反映了客觀景物的亮度和顏色隨空間位置和方向的變化，因此“象”是空間坐標(biāo)的函數(shù)。視網(wǎng)膜成像是一種自然生理現(xiàn)象，人類文明發(fā)展到一定時期才意識到它的存在，并設(shè)法用各種手段將其記錄下來，這種記錄下來的各種各樣的“象”稱為圖像。3

基本概念圖形：是指由外部輪廓線條構(gòu)成的矢量圖。即由計算機(jī)繪制的直線、圓、矩形、曲線、圖表等；圖像：是由掃描儀、攝像機(jī)等輸入設(shè)備捕捉實際的畫面產(chǎn)生的數(shù)字圖像，是由像素點陣構(gòu)成的位圖。

數(shù)據(jù)描述圖形：用一組指令集合來描述圖形的內(nèi)容，如描述構(gòu)成該圖的各種圖元位置維數(shù)、形狀等。描述對象可任意縮放不會失真。圖像：用數(shù)字任意描述像素點、強(qiáng)度和顏色。描述信息文件存儲量較大，所描述對象在縮放過程中會損失細(xì)節(jié)或產(chǎn)生鋸齒。41.2圖像與圖形的區(qū)別屏幕顯示圖形：使用專門軟件將描述圖形的指令轉(zhuǎn)換成屏幕上的形狀和顏色。圖像：是將對象以一定的分辨率分辨以后將每個點的信息以數(shù)字化方式呈現(xiàn)，可直接快速在屏幕上顯示。適用場合圖形：描述輪廓不很復(fù)雜，色彩不是很豐富的對象，如：幾何圖形、工程圖紙、CAD、3D造型軟件等。

圖像：表現(xiàn)含有大量細(xì)節(jié)（如明暗變化、場景復(fù)雜、輪廓色彩豐富）的對象，如：照片、繪圖等，通過圖像軟件可進(jìn)行復(fù)雜圖像的處理以得到更清晰的圖像或產(chǎn)生特殊效果。52.數(shù)字圖像的類型

通常，靜態(tài)圖像可分為矢量(Vector)圖和位圖（Bitmap），位圖也稱為柵格圖像。6

矢量圖：是用一系列繪圖指令來表示一幅圖。這種方法的本質(zhì)是用數(shù)學(xué)(更準(zhǔn)確地說是幾何學(xué))公式描述一幅圖像。

特點如下：它的文件數(shù)據(jù)量很??；圖像質(zhì)量與分辨率無關(guān)，這意味著無論將圖像放大或縮小了多少次，圖像總是以顯示設(shè)備允許的最大清晰度顯示。缺點是：不易制作色調(diào)豐富或色彩變化太多的圖像，繪出來的圖像不是很逼真，同時也不易在不同的軟件間交換文件。72.1矢量圖位圖：是通過許多像素點表示一幅圖像，每個像素具有顏色屬性和位置屬性。位圖又可以分成如下四種：二值圖像（binaryimage)、灰度圖像(gray-scaleimage)、索引顏色圖像(indexcolorimage)和真彩色圖像（truecolorimage）。

位圖的優(yōu)缺點正好和矢量圖相反。

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2.2位圖9

二值圖像的表示方法很簡單，只有黑白兩種顏色。102.3二值圖像在灰度圖像中，像素灰度級一般用8bit表示，所以每個像素都是介于黑色（0）和白色（255）之間的256（28=256）種灰度中的一種。112.4灰度圖像

每一個像素由紅、綠和藍(lán)三個字節(jié)組成，每個字節(jié)為8bit，表示0到255之間的不同的亮度值，這三個字節(jié)組合可以產(chǎn)生1670萬種不同的顏色。122.5.真彩色圖像在RGB真彩色出現(xiàn)之前，由于技術(shù)上的原因，計算機(jī)在處理時并沒有達(dá)到每像素24位的真彩色水平，為此人們創(chuàng)造了索引顏色。在索引顏色（也稱為映射顏色）模式下，顏色都是預(yù)先定義的，并且可供選用的一組顏色也很有限，索引顏色的圖像最多只能顯示256種顏色。

132.6.索引圖像3.圖像與圖像數(shù)字化過程

3.1圖像的表示計算機(jī)圖像處理研究的主要內(nèi)容是:①如何對模擬圖像進(jìn)行采樣、量化以產(chǎn)生數(shù)字圖像;②如何對數(shù)字圖像做各種變換以方便處理;③如何壓縮圖像數(shù)據(jù)以便存儲和傳輸。

圖像的數(shù)字化

圖像的數(shù)字化是指將一幅圖像從原來的形式轉(zhuǎn)化為數(shù)字的形式，主要研究如何對圖像進(jìn)行采樣、量化以及編碼等過程。

圖像編碼壓縮

圖像編碼壓縮可減少用于描述圖像的數(shù)據(jù)量，以節(jié)省圖像傳輸和處理的時間，減少存儲容量。14圖像變換

由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理涉及的計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換方法，如傅立葉變換(DFT)、離散余弦變換(DCT)、離散小波變換(DWT)等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域的處理，不僅可以減少計算量，而且可獲得更有效的處理。圖像變換還包括傳統(tǒng)的幾何變換，如圖像縮放、旋轉(zhuǎn)、平移、投影等。圖像重構(gòu)(ImageReconstruction)采用某種濾波方法，如去除噪聲、干擾和模糊等，恢復(fù)或重建原來的圖像。15圖像是人類用來表達(dá)和傳遞信息的最重要手段。現(xiàn)代圖像既包括可見光范圍的圖像(能被人眼觀察到的各種圖像)，也包括不可見光范圍內(nèi)借助于適當(dāng)轉(zhuǎn)換裝置轉(zhuǎn)換成人眼可見的圖像(如紅外成像技術(shù))。還包括視覺無法觀察的其他物理圖像和空間物體圖像，以及由數(shù)學(xué)函數(shù)和離散數(shù)據(jù)所描述的連續(xù)或離散圖像。

在空間圖像信息中，光強(qiáng)度是其基本要素，它隨圖像空間坐標(biāo)(x,y,z)及光線的波長λ和時間t的變化而變化，因此空間圖像函數(shù)可表示為：

16二維平面圖像隱式地包含著景深z的信息，它以x和y的某種函數(shù)的形式，即z=f(x,y)，隱含在x,y平面之中。因此平面圖像同樣可表示為：17在大多數(shù)情況下，要采用離散的技術(shù)來處理來自連續(xù)世界的圖像。實際圖像是連續(xù)的，計算機(jī)只能處理離散的數(shù)字圖像，所以對連續(xù)圖像要經(jīng)過采樣和量化以獲取離散的數(shù)字圖像。

現(xiàn)實中的圖像是一種模擬信號。圖像數(shù)字化的目的是把真實的圖像轉(zhuǎn)變成計算機(jī)能夠接受的顯示和存儲格式，以便于計算機(jī)進(jìn)行分析處理。

圖像的數(shù)字化過程分為采樣、量化與編碼三步。采樣的實質(zhì)就是要用多少個點來描述一張圖像，采樣的結(jié)果即通常所說的圖像分辨率。如，一幅640×480的圖像，表示這幅圖像由307200個像素點組成。采樣頻率是指一秒鐘內(nèi)采樣的次數(shù)，它反映了采樣點之間的間隔大小。采樣頻率越高，得到的圖像樣本就越細(xì)膩逼真，圖像的質(zhì)量也越高，但要求的存儲量也越大。183.2圖像數(shù)字化概述量化是指要使用多大范圍的數(shù)值來表示圖像采樣之后的每一個點。量化的結(jié)果是圖像能夠容納的顏色總數(shù)，它反映了采樣的質(zhì)量。如，若以4位來存儲一個點，圖像表示只能有16種顏色。若采用16位存儲一個點，則有2的16次方=65536種顏色。所以，量化位數(shù)越大，表示圖像可擁有更多的顏色，自然可產(chǎn)生更為細(xì)致的圖像效果，但也會占用更大存儲空間。假設(shè)有一幅黑白照片，因為它在水平與垂直方向上的灰度變化都是連續(xù)的，可認(rèn)為有無數(shù)個像素，而且任一點上灰度的取值都是從黑到白可以有無限個可能值。通過沿水平和垂直方向的等間隔采樣可將一幅模擬圖像分解為近似的有限個像素，每個像素的取值代表該像素的灰度(亮度)，對灰度進(jìn)行量化，使其取值變?yōu)橛邢迋€值。通常采用256級均勻量化(也稱8比特量化)已能得到優(yōu)質(zhì)的圖像。19經(jīng)過這樣采樣和量化得到的一幅空間上表現(xiàn)為離散分布的有限個像素，灰度取值上表現(xiàn)為有限個離散的可能值的圖像稱為數(shù)字圖像。只要水平與垂直方向采樣點數(shù)N和M足夠多，量化比特數(shù)足夠大，則數(shù)字圖像的質(zhì)量比原始模擬圖像毫不遜色。

在采樣與量化處理后，才能產(chǎn)生一張數(shù)字化的圖像，再運用計算機(jī)圖像處理軟件的各種技巧，對圖像進(jìn)行處理、修飾或轉(zhuǎn)換，達(dá)到所需要的圖像效果。20

計算機(jī)要感知圖像，就要把圖像分割成離散的小區(qū)域，即像素。像素是計算機(jī)系統(tǒng)生成和再現(xiàn)圖像的基本單位，像素的亮度、色彩等特征通過特定的數(shù)值來表示。數(shù)字化圖像的形成是計算機(jī)使用相應(yīng)的軟硬件技術(shù)把許多像素點的特征數(shù)據(jù)組織成行列，整齊地排列在一個矩形區(qū)域內(nèi)，形成計算機(jī)可識別的圖像。

圖像采樣就是將二維空間上模擬的連續(xù)亮度(即灰度)或色彩信息，轉(zhuǎn)化為一系列有限的離散數(shù)值來表示。由于圖像是一種二維分布的信息，所以具體的作法是對圖像在水平方向和垂直方向上等間隔地分割成矩形網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，所形成區(qū)域，稱之為像素點。被分割的圖像若水平方向有M個間隔，垂直方向上有N個間隔，則一幅圖像畫面就被表示成M

N個像素構(gòu)成的離散像素點的集合(如圖8.16)。M

N表示圖像分辨率。213.3圖像的采樣在進(jìn)行采樣時，采樣點間隔的選取很重要。它決定了采樣后的圖像是否能真實地反映原圖像的程度(如圖下圖所示)。一般說來，原圖像中的畫面越復(fù)雜，色彩越豐富，則采樣間隔應(yīng)越小。由于二維圖像的采樣是一維的推廣，根據(jù)信號的采樣定理，要從取樣樣本中精確地復(fù)原圖像，我們可得到圖像采樣的奈奎斯特(Nyquist)定理：圖像采樣的頻率必須大于或等于源圖像最高頻率分量的兩倍。22

2316×16像素(256色)

8×8像素(256色)

32×32像素(256色)

64×64像素(16位量化，65536種顏色)不同采樣精度所獲得的圖像分辨率不同

采樣后得到的亮度或色彩值在取值空間上仍是連續(xù)值。把這些連續(xù)量表示的像素值離散化為整數(shù)值的操作叫量化。圖像量化實際就是將圖像采樣后的樣本值的范圍分為有限多個區(qū)域，落入某區(qū)域中的所有樣本值用同一值表示，是用有限的離散數(shù)值量來代替無限的連續(xù)模擬量的一種映射操作。

把圖像顏色(黑白圖像為灰度)取值范圍分成K個子區(qū)間，在第i個區(qū)間中取某確定的色彩值Gi，落在第i個區(qū)間中的任何色彩值都以Gi代替，這樣就有K個不同色彩值，即顏色值的取值空間被離散化為有限個數(shù)值。

量化時所確定的離散取值個數(shù)稱為量化級數(shù)，表示量化的色彩或亮度值所需的二進(jìn)制位數(shù)稱為量化字長。一般可用8位、16位、24位或更高的量化字長來表示圖像的顏色(如圖8.18)。量化字長越大，越能真實反映原有圖像的顏色。但得到的數(shù)字圖像容量也越大。243.4圖像量化255bit(32色)

4

bit(16色)

3

bit(8色)

2

bit(4色)

1

bit(2色)

不同量化字長的灰度圖象效果4.基于matlab的圖像處理方法

MATLAB是矩陣實驗室（MatrixLaboratory）的簡稱，美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件，用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級技術(shù)計算語言和交互式環(huán)境.MATLAB是數(shù)字圖像處理的主要工具之一，下面簡要介紹一下基于matlab的圖像處理的常用方法，包括圖像的讀取和顯示、點運算、幾何變換、頻域增強(qiáng)、特征提取、圖像分割等。26圖像的讀取

27A=imread(FILENAME,FMT)FILENAME指定圖像文件的完整路徑和文件名。如果在work工作目錄下只需提供文件名。FMT為圖像文件的格式對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)展名。I_1=imread('D:\10.06.08nir\TTC10377.BMP');%讀入圖像4.1圖像的讀取和顯示圖像的寫入

28imwrite(A，F(xiàn)ILENAME,FMT)FILENAME參數(shù)指定文件名。FMT為保存文件采用的格式。imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');

圖像的顯示

29imshow(I,[lowhigh])I為要顯示的圖像矩陣。[lowhigh]為指定顯示灰度圖像的灰度范圍。高于high的像素被顯示成白色；低于low的像素被顯示成黑色；介于High和low之間的像素被按比例拉伸后顯示為各種等級的灰色。

figure；imshow(I6);title('TheMainPassPartofTTC10373');figure；%創(chuàng)建一個新的窗口figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）；Subplot(m,n,p)含義為：打開一個有m行n列圖像位置的窗口，并將焦點位于第p個位置上。圖像的格式轉(zhuǎn)換

30im2bw(I,LEVEL);rgb2gray;從RGB圖創(chuàng)建灰度圖，存儲類型不變。im2uint8將圖像轉(zhuǎn)換成uint8類型im2double將圖像轉(zhuǎn)換成double類型閾值法從灰度圖、RGB圖創(chuàng)建二值圖。LEVEL為指定的閾值；（0,1）。4.2圖像的點運算圖像直方圖31灰度直方圖描述了一副圖像的灰度級統(tǒng)計信息，主要應(yīng)用于圖像分割和圖像灰度變換等處理過程中。從數(shù)學(xué)角度來說，圖像直方圖描述圖像各個灰度級的統(tǒng)計特性，它是圖像灰度值的函數(shù)，統(tǒng)計一幅圖像中各個灰度級出現(xiàn)的次數(shù)或概率。歸一化直方